Dans son aphorisme devenu célèbre, le futurologue Roy Amara formulait ce paradoxe heuristique : “Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme.” Appliquée aux sciences de l’information documentaire, dans un contexte d’essor exponentiel de l’intelligence artificielle (IA), cette loi devient une clé d’analyse des mutations structurelles du domaine, anticipant non seulement les résistances initiales telles qu’elles peuvent se vivre au présent, mais aussi l’irréversibilité des transformations à long terme. Partager une réflexion professionnelle à ce propos me semble pertinent, d’autant plus que certaines interrogations, en lien avec l’activité professionnelle s’expriment d’une manière ou d’une autre, manifestant la crainte de devoir affronter une concurrence fonctionnelle pratique de la « machinique » cérébralisée qui s’adopte doucement mais inexorablement dans nos espaces documentaires.
Vers un horizon documentaire augmenté ?
Si l’on applique rigoureusement la loi d’Amara aux sciences de l’information documentaire à l’ère de l’IA, il devient impératif de formuler un double diagnostic : d’abord en identifiant des surévaluations technologiques qui peuvent fausser les prévisions à court terme, ensuite en anticipant des mutations sans doute sous-estimées mais qui pourront s’imposer sur la durée à venir.
Prenons d’abord un horizon à court terme menant à 2030 ou nous assistons au choc de l’automatisation et aux illusions de la « disparition«
L’IA appliquée aux sciences documentaires traverse actuellement une phase d’enthousiasme contrastée par une anxiété latente. Plusieurs tendances et bouleversements sont d’ores et déjà perceptibles.
L’illusion de la fin des métiers traditionnels
L’essor des IA génératives et des modèles de traitement automatique du langage (comme GPT et ses congénères) entraîne une crainte qui me semble largement exagérée : celle d’une substitution intégrale des professions liées à la Documentation, aux Bibliothèques et aux Archives. Cette crainte repose sur une (sur)estimation des capacités de ces technologies à opérer des tâches complexes avec autonomie et rigueur absolue. Il va sans dire que dans un court délai, l’automatisation prendra en charge de manière croissante les tâches répétitives (indexation analytique, clustérisation systématique ou catégorisation classificatoire, description, résumé automatique…), mais le rôle humain des spécialistes/experts de l’information que nous sommes restera central pour l’interprétation, la validation et l’enrichissement des données en contexte spécifique.
Des bases de données dopées à l’IA, mais encore imparfaites
Certaines bibliothèques numériques et archives dites intelligentes intègrent déjà des moteurs de recherche avancés basés un tant soit peu sur l’apprentissage automatique. Cependant, la qualité des résultats générés par ces systèmes sera encore entravée par des biais algorithmiques, des erreurs d’interprétation et un manque certain de contextualisation. Une période d’ajustement sera toujours nécessaire pour perfectionner le système de gestion du versioning des dossiers juridiques d’un cabinet d’avocats qui en digitalise l’administration par exemple. Avec une supervision humanisée, les commentaires sur les documents, tels que des annotations, sont directement incorporés dans les champs de métadonnées (Description, Abstract, Sujets, Notes…) fournissant un contexte incontournable en Records Management. Autrement dit, un système d’indexation automatisée nécessite une supervision humaine dans le choix des taxonomies et des métadonnées descriptives.
La résistance au changement et les tensions éthiques
L’implémentation de l’IA dans le secteur documentaire soulèvera (soulève déjà ?) des controverses sur plusieurs fronts. D’un point de vue déontologique, se pose la question de la garantie de neutralité et de transparence des algorithmes dans l’accès à l’information fournie aux utilisateurs. Celle de la confiance des utilisateurs quant à l’acceptation de recommandations automatiques sans contrôle humain. Concernant la pratique professionnelle et son caractère inévitable d’adaptabilité, les professionnels du secteur que nous sommes, devront acquérir de nouvelles compétences, ce qui demandera des efforts de formation massifs. Pour ce cas-ci, le diagnostic à court terme fait ressortir une forme progressive de l’acceptation de l’IA dans le secteur documentaire, car la crainte de la perte de contrôle freinera son adoption rapide.
À long terme (2030-2050), une intelligence documentaire toujours augmentée et collaborative
Si la loi d’Amara nous enseigne que nous sous-estimons souvent les transformations profondes qu’une technologie provoque à long terme, alors plusieurs tendances majeures émergent concernant l’avenir de la galaxie documentaire.
L’émergence d’une documentation réellement intelligente et dynamique
La simple gestion de documents sera remplacée par une curation de savoirs assistée par IA, où l’information sera enrichie en temps réel par des systèmes auto-apprenants. Plutôt que de stocker du contenu statique, les bibliothèques et archives deviendront des entités évolutives où les corpus seront mis à jour et recontextualisés de manière dynamique.
Notre expertise humaine restera indispensable, mais son rôle basculera vers la gestion de connaissances évolutives et mutantes plutôt que de simples collections statiques.
La fusion des humanités numériques et de la science des données
Le futur du secteur documentaire reposera sur une hybridation profonde entre les sciences humaines et la Data Science. Les futurs professionnels ne seront plus uniquement formés à la bibliothéconomie ou à l’archivistique, mais aussi à l’analyse des grands corpus de données, à la programmation, en somme à la maitrise infrastructurelle de l’intelligence artificielle pour en cerner l’essence (« IA-Hardware »). En effet de nouveaux cursus et formations émergeront, intégrant ces compétences poussées en IA, en ontologie de l’information, en modélisation sémantique pour entre autres épouser les caractères anthropomorphistes attribués à l’IA (analyse de sentiments d’utilisateurs par exemple). J’en profite d’ailleurs pour faire un clin d’œil admiratif à l’EBAD, lieu de ma forge professionnelle, qui s’est investie à diplômer académiquement la gestion des données de recherche avec le DUDONNEES.
Vers une transparence algorithmique et une souveraineté documentaire
La prise de conscience des biais algorithmiques et des risques liés à la privatisation de l’accès à l’information entraînera la mise en place de régulations et de normes strictes encadrant l’usage des IA documentaires. La souveraineté des États et des institutions académiques dans la gestion des connaissances deviendra un enjeu central. À terme, des IA documentaires open-source et auditées remplaceront des modèles opaques, garantissant un accès plus équitable et impartial aux savoirs, en conformité avec la philosophie théorique et pratique qui sous-tend notre éthique professionnelle.
Pour conclure ce chapitre lié au diagnostic, la loi d’Amara nous enseigne qu’à court terme, l’IA dans les sciences de l’information documentaire suscite des craintes liées à la déshumanisation du métier et à l’automatisation des processus intellectuels. Cependant, à long terme, elle ouvre des horizons professionnels inédits, où les experts de l’information ne seront plus de simples médiateurs de savoirs, mais des architectes de l’intelligence documentaire. Loin de remplacer les documentalistes, archivistes et bibliothécaires, l’IA leur confère de nouveaux rôles, exigeant une hybridation des compétences entre humanités, science des données et ingénierie algorithmique. Il s’agit, ni plus ni moins, que de forger un équilibre entre « autonomique » (au sens d’autonomie cybernétique) et expertise humaine.
Ce discours sur la loi Amarienne qui nous éclaire sur la perception biaisée des impacts technologiques dans le temps trouve, par ailleurs, un écho pertinent dans le Cycle du hype de Gartner, qui décrit les phases d’adoption des innovations. Ce cycle suit une courbe en cinq étapes : le déclenchement d’innovation , l’enthousiasme initial (pic des attentes excessives ou hype), la désillusion (creux de la désillusion), la réévaluation prudente (pente de l’illumination), et enfin l’intégration progressive (plateau de productivité). Appliqué aux domaines documentaires, ce modèle nous aide à comprendre pourquoi chaque nouvelle technologie, qu’elle soit liée à l’intelligence artificielle, à l’automatisation de la classification ou aux bases de données intelligentes, traverse une phase d’exaltation médiatique suivie d’un retour de bâton, avant une intégration plus équilibrée.
Dans ce contexte, Loi d’Amara et Cycle du hype interagissent de manière critique. Tandis que le Hype explique les réactions sociétales et industrielles à court et moyen terme, la loi d’Amara quant à elle fournit une grille de lecture de long aloi. La surestimation des avancées immédiates place souvent les innovations dans un Pic des attentes excessives, où l’on projette des transformations radicales qui ne se matérialisent pas immédiatement. Vient ensuite un creux de la désillusion, où l’on minimise les potentialités réelles de la technologie après les premières limites constatées, mais sur le long terme, ce sont les évolutions structurelles et systémiques qui s’imposent, redessinant en profondeur l’écosystème documentaire.
Un impact structurel sur l’écosystème documentaire
La combinaison de la Loi d’Amara et du Cycle du hype nous impose donc un double défi en tant que professionnels du secteur : éviter l’effet de mode éphémère tout en se préparant aux transformations fondamentales à venir. Dans l’immédiat, l’automatisation suscite des réactions polarisées, oscillant entre fascination et rejet, comme on le voit avec l’introduction des chatbots de recommandation bibliographique ou des outils d’indexation automatique. Pourtant, à long terme, la convergence entre l’IA et les métiers documentaires sera inévitable avec, notamment, des professions traditionnelles greffées de compétences algorithmiques, des profils comme « ingénieur en éthique documentaire » ou « curateur de Big Data » qui émergeront progressivement. La compréhension de ces dynamiques permettra aux institutions documentaires d’anticiper l’avenir au lieu de le subir. Ni victimes d’un effet de mode, ni résistantes à une évolution inéluctable, elles doivent naviguer avec lucidité entre ces deux modèles en veillant à ne pas négliger les transformations profondes qu’induisent les technologies émergentes, tout en évitant de se laisser emporter par l’illusion d’un bouleversement immédiat. Le futur documentaire ne sera ni une rupture brutale, ni une simple continuité, mais une hybridation progressive où l’intelligence humaine et artificielle co-construiront de nouveaux paradigmes de gestion et de transmission des savoirs.
L’avenir ne sera donc pas celui d’une disparition de nos métiers existants, mais d’une redéfinition fondamentale de leurs missions, à la croisée des humanités et de la technologie. Cela est conforté par l’histoire technologique qui nous est servie depuis le siècle dernier et qui a vu un flot ininterrompu de d’innovations techniques nous submerger sans pour autant nous couler (je vous laisse la remémoration).
antoninbenoitdiouf.com 