Museum AI Pledge : Placer l’expertise humaine au centre

Repenser l’IA comme un outil pour soutenir l’expertise humaine dans les musées

L’intelligence artificielle occupe une place croissante dans le secteur culturel, mais son adoption par les musées suscite à la fois enthousiasme et prudence. Le Museum AI Pledge, coécrit par Marion Carré et Adam Rozan, propose un cadre pour intégrer l’IA de manière à respecter le jugement humain et les valeurs institutionnelles, tout en explorant son potentiel pour renforcer l’engagement et l’interprétation.

Ces principes mettent en avant que l’IA doit compléter l’expertise humaine plutôt que la remplacer, et qu’une utilisation réfléchie et intentionnelle peut créer des expériences plus riches tant pour les professionnels que pour les publics.

À propos des auteurs

Marion Carré est CEO et cofondatrice d’Ask Mona, avec une longue expérience dans le développement d’applications d’IA pour les institutions culturelles.

Adam Rozan est Directeur de l’engagement des publics au Smithsonian Institution, spécialisé dans l’expérience visiteur et les programmes publics.

Leur collaboration combine expertise technologique et connaissance du secteur culturel, offrant une vision pour une intégration de l’IA à la fois éthique et efficace dans les musées.

Idées clés et analyse

1. Placer l’humain au centre de la décision

• Les outils d’IA doivent fonctionner dans des cadres définis par les objectifs et les valeurs de l’institution.
• Les professionnels conservent l’autorité ultime sur l’interprétation et la prise de décision.
• Sans orientation claire, les résultats produits par l’IA risquent d’être trompeurs ou déconnectés des standards curatoriaux.

Intégrer l’IA nécessite de comprendre que les musées sont des écosystèmes complexes d’expertise. Les décisions d’utilisation doivent être guidées par le jugement professionnel afin que la technologie soutienne la mission de l’institution plutôt que de la supplanter. Cela implique également une certaine flexibilité dans la réorganisation des dynamiques internes.

2. Former et accompagner les équipes

• Les équipes doivent comprendre les capacités et les limites de l’IA.
• Un accompagnement adapté évite la dépendance excessive aux outils ou leur rejet complet.
• Des équipes bien informées peuvent superviser l’IA, intégrer ses résultats de manière réfléchie et les appliquer de façon pertinente au quotidien.

La maîtrise humaine est essentielle pour une adoption efficace. La technologie seule ne suffit pas ; elle doit être associée à des professionnels informés et confiants, capables de pousser l’IA à ses limites, de corriger les biais potentiels et de garantir la qualité des informations fournies.

3. La transparence comme vecteur de confiance

• Les publics doivent savoir quand et comment l’IA est utilisée dans les expositions, programmes ou interactions numériques.
• Une communication ouverte renforce la crédibilité et l’usage éthique.
• La transparence permet aux visiteurs de s’engager de manière critique avec le contenu et la technologie elle-même.

La confiance est un pilier de la relation musée-public. Montrer clairement le rôle de l’IA permet aux institutions de préserver leur intégrité tout en invitant les publics à réfléchir aux processus qui façonnent l’information qu’ils reçoivent.

4. Encourager le dialogue et la pensée critique

• L’IA peut servir de point de départ pour explorer le savoir, la technologie et les récits culturels.
• Impliquer les visiteurs avec l’IA les incite à considérer à la fois ses possibilités et ses limites.
• De telles interactions rendent l’expérience muséale plus participative et réflexive.

L’IA peut devenir un catalyseur d’engagement, aidant les visiteurs à passer de la consommation passive à l’exploration active et à établir des liens plus profonds avec le contenu.

5. Prioriser la qualité sur la rapidité

• L’accent doit être mis sur une intégration réfléchie plutôt que sur un déploiement rapide.
• L’IA doit enrichir la profondeur de l’interprétation, et non se limiter à accroître l’efficacité.
• L’évaluation itérative permet de s’assurer que les résultats sont alignés avec les objectifs institutionnels.

La focalisation sur la qualité rappelle que les expériences culturelles significatives nécessitent une curatelle attentive. La technologie doit soutenir la réflexion et la compréhension plutôt que favoriser les raccourcis.

6. Préserver l’écosystème humain

• L’IA doit compléter les rôles existants plutôt que les remplacer.
• Les institutions doivent évaluer l’impact sur les responsabilités, les flux de travail et l’expertise des équipes.
• Maintenir la supervision humaine garantit que l’interprétation et la décision restent au cœur des activités.

Technologie et travail humain sont interdépendants. Lorsqu’elle est introduite de manière réfléchie, l’IA amplifie les compétences professionnelles au lieu de les diminuer.

7. Encourager l’expérimentation contrôlée

• Les programmes pilotes et essais structurés permettent aux institutions de comprendre où l’IA apporte une réelle valeur ajoutée.
• Les boucles de retour d’information continues aident à affiner les applications et à éviter les conséquences imprévues.
• La collaboration avec les équipes, les publics et les partenaires est essentielle pour une innovation pertinente.

L’expérimentation doit être méthodique et réfléchie. Les tests structurés permettent de découvrir le potentiel de l’IA sans compromettre l’expertise ou l’intégrité institutionnelle.

Conclusion

Ces idées montrent que l’IA peut enrichir l’interprétation, l’engagement et l’accessibilité sans remplacer l’expertise humaine. Une adoption réfléchie repose sur l’orientation professionnelle, la transparence et l’apprentissage itératif. En abordant l’IA comme un outil d’amplification plutôt que de substitution, les musées peuvent préserver la confiance, garantir la qualité et renforcer l’expérience des visiteurs.

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